Text mining, NLP et analyse de corpus : exploiter les données textuelles

Les organisations disposent de nombreux corpus textuels : articles, rapports, comptes rendus, verbatims, enquêtes, archives, documents métier, contenus web, mails, notices, publications scientifiques ou données issues de la veille. Le text mining et le NLP permettent d’explorer ces contenus, d’identifier des thèmes, d’extraire des entités, de repérer des tendances, de comparer des documents ou de produire des synthèses exploitables.

Cette formation permet de comprendre les méthodes d’analyse automatique de contenus textuels, de préparer un corpus, d’utiliser des outils accessibles et d’intégrer les apports récents des IA génératives et des grands modèles de langage, tout en conservant une démarche critique, documentaire et méthodologique.

Programme

Objectifs

comprendre les principes du text mining et du traitement automatique du langage
identifier les cas d’usage pertinents pour l’analyse de corpus
préparer un corpus textuel exploitable
appliquer des méthodes simples d’extraction, classification, regroupement ou synthèse
utiliser des outils accessibles pour explorer des données textuelles
mobiliser l’IA générative pour analyser ou synthétiser un corpus avec méthode
vérifier, interpréter et restituer les résultats de façon fiable
  • Text mining, NLP, analyse de contenus, fouille de textes : définitions.
  • Données textuelles structurées, semi-structurées et non structurées.
  • Cas d’usage : veille, études, analyse de verbatims, corpus documentaire, recherche scientifique, archives, documentation métier.
  • Ce que l’automatisation permet réellement.
  • Limites : biais, bruit, contexte, ambiguïtés, qualité du corpus, interprétation humaine.
  • Identifier le périmètre du corpus.
  • Collecter, sélectionner et organiser les textes.
  • Nettoyer les contenus : doublons, formats, encodage, éléments inutiles.
  • Structurer les fichiers et métadonnées.
  • Documenter les sources, dates, auteurs, périmètres et limites.
  • Prendre en compte confidentialité, droits et données personnelles.

Atelier pratique
Préparer un corpus simple à partir de documents ou extraits textuels.

  • Fréquences de mots et expressions.
  • Cooccurrences et réseaux de termes.
  • Extraction d’entités : personnes, organisations, lieux, concepts.
  • Classification thématique.
  • Regroupement de documents.
  • Analyse de sentiments ou tonalités : intérêts et limites.
  • Détection de tendances, signaux faibles ou sujets récurrents.
  • Tableurs et outils d’analyse simple.
  • Outils de text mining ou exploration de corpus.
  • Outils de visualisation.
  • IA génératives pour interroger, résumer ou comparer des textes.
  • NotebookLM ou outils équivalents pour explorer un corpus documentaire.
  • Critères de choix : confidentialité, volume, traçabilité, export, facilité d’usage.

Atelier pratique
Explorer un corpus avec un outil accessible et produire de premiers constats.

  • Analyser un texte long ou un corpus.
  • Construire des prompts d’analyse : rôle, contexte, consigne, critères, format de sortie.
  • Demander une synthèse, une typologie, une extraction d’informations ou une comparaison.
  • Faire produire des tableaux d’analyse ou des grilles de lecture.
  • Vérifier les réponses, repérer les erreurs et contrôler les sources.
  • Garder une traçabilité des documents analysés et des résultats produits.
  • Passer des résultats bruts à l’analyse.
  • Éviter les conclusions abusives.
  • Croiser les résultats quantitatifs et qualitatifs.
  • Produire une synthèse, une note d’analyse, un tableau de tendances ou une visualisation simple.
  • Adapter le livrable au public cible.
  • Documenter la méthode pour rendre l’analyse compréhensible et réutilisable.

Les participants réalisent une mini-analyse de corpus :

  • définition du corpus ;
  • préparation des données ;
  • choix d’une méthode d’analyse ;
  • extraction des principaux thèmes ou entités ;
  • analyse critique des résultats ;
  • restitution sous forme de synthèse ou tableau exploitable.
  • Comprendre les méthodes de text mining et NLP.
  • Préparer et documenter un corpus textuel.
  • Explorer des contenus textuels avec des outils accessibles.
  • Utiliser l’IA générative pour analyser des textes avec méthode.
  • Interpréter les résultats avec esprit critique.
  • Produire une restitution claire et exploitable.
  • Questionnaire de positionnement.
  • Exercices de préparation de corpus.
  • Analyse guidée d’un corpus.
  • Production d’une synthèse ou grille d’analyse.
  • Quiz de consolidation.
  • Évaluation à chaud et à froid.

Formateur·ice

Christophe Willaert
Christophe Willaert
Voir son parcours

Data scientist, expert en science de l’information et en sociologie des réseaux, Christophe Willaert travaille dans le numérique depuis une vingtaine d’années.

Il a eu l’occasion d’exercer ses talents dans de nombreuses organisations, notamment au sein du pôle innovation de la CCI de région Hauts-de-France. Il met aujourd’hui ses compétences au service de la formation pour permettre aux individus et aux organisations de s’adapter aux changements liés au digital.

Il accompagne également les organisations à innover et réussir leurs transitions vers de nouveaux modèles de croissance durable et participe à différents projets tournés vers la réinvention des territoires.

Prochaines sessions

Session
Distanciel
A venir
Date de début :mercredi 25 novembre 2026
Date de fin :jeudi 26 novembre 2026
Session
Distanciel
A venir
Date de début :jeudi 18 mars 2027
Date de fin :vendredi 19 mars 2027
Session
Présentiel
A venir
Date de début :lundi 7 juin 2027
Date de fin :mardi 8 juin 2027
Session
Distanciel
A venir
Date de début :mardi 9 novembre 2027
Date de fin :mercredi 10 novembre 2027

Une plateforme d'apprentissage en ligne

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Témoignages

Text mining, NLP et analyse de corpus : exploiter les données textuelles

Programme

Objectifs

comprendre les principes du text mining et du traitement automatique du langage
identifier les cas d’usage pertinents pour l’analyse de corpus
préparer un corpus textuel exploitable
appliquer des méthodes simples d’extraction, classification, regroupement ou synthèse
utiliser des outils accessibles pour explorer des données textuelles
mobiliser l’IA générative pour analyser ou synthétiser un corpus avec méthode
vérifier, interpréter et restituer les résultats de façon fiable
  • Text mining, NLP, analyse de contenus, fouille de textes : définitions.
  • Données textuelles structurées, semi-structurées et non structurées.
  • Cas d’usage : veille, études, analyse de verbatims, corpus documentaire, recherche scientifique, archives, documentation métier.
  • Ce que l’automatisation permet réellement.
  • Limites : biais, bruit, contexte, ambiguïtés, qualité du corpus, interprétation humaine.
  • Identifier le périmètre du corpus.
  • Collecter, sélectionner et organiser les textes.
  • Nettoyer les contenus : doublons, formats, encodage, éléments inutiles.
  • Structurer les fichiers et métadonnées.
  • Documenter les sources, dates, auteurs, périmètres et limites.
  • Prendre en compte confidentialité, droits et données personnelles.

Atelier pratique
Préparer un corpus simple à partir de documents ou extraits textuels.

  • Fréquences de mots et expressions.
  • Cooccurrences et réseaux de termes.
  • Extraction d’entités : personnes, organisations, lieux, concepts.
  • Classification thématique.
  • Regroupement de documents.
  • Analyse de sentiments ou tonalités : intérêts et limites.
  • Détection de tendances, signaux faibles ou sujets récurrents.
  • Tableurs et outils d’analyse simple.
  • Outils de text mining ou exploration de corpus.
  • Outils de visualisation.
  • IA génératives pour interroger, résumer ou comparer des textes.
  • NotebookLM ou outils équivalents pour explorer un corpus documentaire.
  • Critères de choix : confidentialité, volume, traçabilité, export, facilité d’usage.

Atelier pratique
Explorer un corpus avec un outil accessible et produire de premiers constats.

  • Analyser un texte long ou un corpus.
  • Construire des prompts d’analyse : rôle, contexte, consigne, critères, format de sortie.
  • Demander une synthèse, une typologie, une extraction d’informations ou une comparaison.
  • Faire produire des tableaux d’analyse ou des grilles de lecture.
  • Vérifier les réponses, repérer les erreurs et contrôler les sources.
  • Garder une traçabilité des documents analysés et des résultats produits.
  • Passer des résultats bruts à l’analyse.
  • Éviter les conclusions abusives.
  • Croiser les résultats quantitatifs et qualitatifs.
  • Produire une synthèse, une note d’analyse, un tableau de tendances ou une visualisation simple.
  • Adapter le livrable au public cible.
  • Documenter la méthode pour rendre l’analyse compréhensible et réutilisable.

Les participants réalisent une mini-analyse de corpus :

  • définition du corpus ;
  • préparation des données ;
  • choix d’une méthode d’analyse ;
  • extraction des principaux thèmes ou entités ;
  • analyse critique des résultats ;
  • restitution sous forme de synthèse ou tableau exploitable.
  • Comprendre les méthodes de text mining et NLP.
  • Préparer et documenter un corpus textuel.
  • Explorer des contenus textuels avec des outils accessibles.
  • Utiliser l’IA générative pour analyser des textes avec méthode.
  • Interpréter les résultats avec esprit critique.
  • Produire une restitution claire et exploitable.
  • Questionnaire de positionnement.
  • Exercices de préparation de corpus.
  • Analyse guidée d’un corpus.
  • Production d’une synthèse ou grille d’analyse.
  • Quiz de consolidation.
  • Évaluation à chaud et à froid.
FA91

Text mining, NLP et analyse de corpus : exploiter les données textuelles

2 jours
1490€ nets de TVA*

*Serda SAS est exonéré de TVA au titre de l’article 261-4-4 du CGI

Prochaine session
Distanciel
A venir
Date de début : mercredi 25 novembre 2026
Date de fin : jeudi 26 novembre 2026

33+ 1 44 53 45 08

Public

Pré-requis

Méthode pédagogique

  • Apports méthodologiques : 30 %
  • Démonstrations d’outils : 25 %
  • Ateliers pratiques : 45 %

Modalités et délais d'accès

⏳ Inscription possible jusqu’à 24h avant le début de la session (sous réserve de places disponibles).
♿ En situation de handicap ? Contactez-nous pour adapter les modalités de votre parcours.

Prochaines sessions

Session
Distanciel
A venir
Date de début :mercredi 25 novembre 2026
Date de fin :jeudi 26 novembre 2026
Session
Distanciel
A venir
Date de début :jeudi 18 mars 2027
Date de fin :vendredi 19 mars 2027
Session
Présentiel
A venir
Date de début :lundi 7 juin 2027
Date de fin :mardi 8 juin 2027
Session
Distanciel
A venir
Date de début :mardi 9 novembre 2027
Date de fin :mercredi 10 novembre 2027

Formateur·ice

Christophe Willaert
Christophe Willaert
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Data scientist, expert en science de l’information et en sociologie des réseaux, Christophe Willaert travaille dans le numérique depuis une vingtaine d’années.

Il a eu l’occasion d’exercer ses talents dans de nombreuses organisations, notamment au sein du pôle innovation de la CCI de région Hauts-de-France. Il met aujourd’hui ses compétences au service de la formation pour permettre aux individus et aux organisations de s’adapter aux changements liés au digital.

Il accompagne également les organisations à innover et réussir leurs transitions vers de nouveaux modèles de croissance durable et participe à différents projets tournés vers la réinvention des territoires.

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